最近小雷使用了赤兔名品这个插件,用来统计客服业绩考核,另外也看到一些赤兔不错的文章,关于店铺的好评这块,是每个店家非常关注的一个点,如何做好好评,如何做好客服管理,这是电商日常工作的重中之重。为评价及DSR动态评分规则、如何做好评价分析、评价维护如何操作3个模块。
开篇之前,我们先来看看店铺评价存在的问题以及店铺DSR分值出现异常的原因,店铺的评价普遍存在以下这3个问题。
1、对于卖家:知道店铺存在问题,不知道如何分析改善。
2、对于买家:不轻易给优质评价,没有给评价的习惯。
3、大多数买家:遇到问题大概率给差评,主观上的问题会给1-3分。
除了这3个普遍存在问题外,还有一个问题,相信我们中的部分商家已经遇到了。在双十一大促后的半个月,发现店铺DSR分值出现了较为异常的情况,这是为什么?我们遇到这样的问题该如何处理呢?
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一、评价及DSR动态评分规则
知道了评价现存的问题,我们在行动解决问题之前,再来一起熟悉一下评价的规则。从店铺分类的规则来说:
1、淘宝店
1)买卖双方在评价期间均未做出评价,则放弃评价;2)默认好评不计入DSR;3)一方给予另一方的评价是中评或差评,交易双方互评的,则评价内容将在交易双方全部完成评价48小时后全网显示并计分。
2、天猫店
1)天猫买家不评价卖家不能得到分数;2)天猫没有默认好评。
根据上述规则,棋子为大家提炼了2个重点。
1、淘宝店一定要养成回评的习惯,得一个默认好评,哪怕不涨DSR,但对好评率也有好处;
2、天猫店需要重点养成邀评回访的习惯,当然如果从处理负面评价的角度来说,解释好评也是必要的。既然讲评价,就离不开DSR,店铺DSR评分指标包括:描述相符、服务态度、物流服务3项。那么当店铺评分生效后,这三项将分别平均计入卖家的店铺评分中。这里棋子也向大家介绍了具体的计算方法。
二、如何做好评价分析
如何做好评价分析,其实也就是如何将评价数据化。通常来说,数据分析有3步流程。
1、识别信息需求
需要明确了解分析目的与分析内容,并搭建整体分析框架。比如咱们要得到什么结论,分析什么内容,需要做什么。
2、收集目标数据
根据目的和需求,对目标进行整体流程梳理,找到对应的数据源,并确保数据源的准确性。
3、分析数据内容
定量分析和定性分析相结合,同时做好横向分析与纵向分析。
接下来,将会把这3个步骤逐一拆解开来分析。
1)识别信息需求——评价分析针对店铺数据,其实可以列很多的需求。比如,店铺内有多少评价、有多少的主动评价、有多少的有效评价。再深钻一些,有效评价中负面评价有多少、哪些商品的负面评价特别多、什么原因导致的这类产品负评这么多、消费者反馈最多的问题是什么等等……
上面是店铺评价维度的需求,我们可再尝试罗列DSR方面的需求。DSR分值影响要素中,根据经验也就是上述提到的定性分析角度。我们可将商品描述和价格因素对应,因为大部分消费者购买时都会将产品与价格对应,对比各类产品的质量和性价比。如果产品的质量一般,但是价格相对比较高,消费者就会认为性价比太低,一点也不物美价廉,而给店铺打上低分。
服务与物流两个要素也是如此,即便是单纯物流方面的纰漏,丢件或包装破损等问题,买家评价时往往也会直接反映到服务分上。这些信息需求其实就是我们分析DSR数据的目的。有了目的,我们接下来需要针对性的搜寻相关数据。
2)收集目标数据这一环节,由于各家店铺数据来源不同,使用软件也不同,我们就跳过。进入第三步——分析数据内容
3)分析评价数据内容这一环节棋子从客户之声中采集了某店铺最近30天、近7天,以及昨日的评价汇总数据。并将其做成了几张图,分别从多个维度对比出发为大家举例分析。
▲ 不同时间维度上看店铺不同评价分类的对比
举例来说,30天内全部评价数值为44000多,主动评价大约占到一半,但拿主动评价的昨日数据与近7天、月度数据对比,发现它是下降的。
因此,我们对该数据的结果,给出建议:针对未及时主动评价的订单可以短信提醒客户进行邀评。
经过3轮的分析,最终的评价分析结果就是:物流类和服务类需要额外的关注。就像前文里提到的,因为物流端服务问题导致服务端评分受影响这个问题是不是真实存在,还是说他们存在各自的问题。接着我们再往下探究,从负面评价标签入手,查看所有负面评价中,到底有多少问题,哪些问题的比例是最高的。
从图中我们可以看到,快递配送慢,是所有负面评价中排首位的,问题量最大。而整体不满,无法表示对应的问题,因此我们将这些问题标签逐个过一遍,就可以分析整理出整改处理的建议。针对店铺物流端情况进行核查,包装问题,发货时效,物流配送问题等等,同时,产品的保质期,页面描述方面也是一样,需要进行检查。这些就是针对我们店铺的评价情况,数据化的去分析出来,然后可以有理有据的进行分析整改。
下面针对评价分析中的四个维度,棋子也大致罗列了一些维护方式。
1、质量方面:产品端对库存进行抽检,设计对页面描述进行检查;
2、价格方面:运营端对购买人群进行定位;保证店铺目标人群与访客人群相符。
3、物流方面:仓储对包装,发货时效进行跟进,物流对到达时效,派件问题进行跟踪;
4、服务方面:客服端进行流程与服务细则梳理,并及时将以上三端的问题进行内部反馈。我们在知道了大促后DSR分波动的原因,知道了如何找到导致DSR分下降的原因,也对店铺存在的问题进行了整体店铺方面的补救之后。接下来,我们再具体聊聊从日常及大促期间展开评价维护的方式。
三、如何进行评价维护
做好评价维护最主流的方式,就是要做好邀好评和处理负评。
1、邀评操作
涉及到对未评订单邀评、提升评价基数。邀评操作有2种,我们先从对未评订单邀评入手。
1)未评订单邀评邀评的方式主要分为3种。
① 旺信邀评,设置自动交易评价提醒;
② 短信邀评,定向短信推送,抛出利益点;
③ 电话邀评,采用电话回访的形式,先了解顾客对该笔订单的满意度及问题建议,再邀请顾客评价。
官方是限制好评返现的,但是引导好评不违规,所以特别要注意话术方面,建议话术需要不断测试才能得出比较适合自己店铺的内容。下面棋子以赤兔评价为例子演示了旺信邀评的流程:
• 我们可单条或者批量旺信邀评,系统自动弹出旺旺对话框并自动填充话术,商家点击发送即完成邀评•
设置方面,赤兔评价可对邀评对象、邀评时间间隔、邀评发送频率等进行设置,如邀评对象设置可以过滤掉习惯打低评的买家等
2)提升评价基数涉及到重视负评、解决异议进而澄清误会这样一个流程。潜力新款:随单赠送小礼品,让用户产生超值的感觉,满意度提升了,再匹配相应的邀评提醒,以提升好评率,这里棋子给了大家一个小建议:赠品不要展示在页面,可以给顾客惊喜。
清仓促销:针对库存单,我们可以进行福袋/盲盒性质的销售,或者低价销售,给客户更多期望与惊喜,并针对此类消费者进行定向邀评,提升店铺好评率。
在这里其他商家也给了好的方法:
① 找到下降原因的源头宝贝,可进行降低宝贝曝光度,甚至下架宝贝;
② 挑选店铺中优质款替代下架款,优质款一定要注意重复铺货的情况,加大新款力度推广,快速增加DSR评分和访客数。
③ 适当增加直通车力度来增加访客数也是个办法。
2、处理负评。负评的解释涉及到重视负评、解决异议进而澄清误会,这里棋子整理了一些小技巧分享给大家。
1)回评时间:秉承尽快回复的原则, 一般一天回复一次买家对此产品还有印象, 可以加深买家好感,追加好评。
2)回评次序:差评必回、好评挑着回、长评论先回、带图评论先回。
3)回评长短:不宜过长,不宜太短,长度适中,比消费者评价内容多5-10个字左右。
4)回评要求:换位思考、简短易读、解决异议、澄清误会。负评处理方面棋子也分享了一个自己的小技巧,并用我赤兔评价的界面展示给大家。刚才说到,对负评,我们不能忽视,这往往也能让买家看到咱们商家的态度。
因此,处理起来需要快准狠。因此棋子建议有条件的商家:1)开启中差评短信通知,这个在赤兔评价的短信服务中即可设置,第一时间提醒客服处理;
2)及时回评;不论是解释负评还是好评。文章来自:赤兔客服俱乐部
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